UNEQUALLY SPACED PANEL DATA REGRESSIONS WITH AR(1) DISTURBANCES
具有 AR(1) 扰动的不等间隔面板数据回归AI 解读 ↓
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具有 AR(1) 扰动的不等间隔面板数据回归
- 研究问题
- 研究观测时间不等间隔、余项扰动具有 AR(1) 结构的面板回归如何估计，以及如何检验一阶序列相关为零。
- 方法与思路
- 作者将可行 GLS 表示为加权最小二乘，估计序列相关和方差分量参数，并构造针对正、负相关的局部最优不变检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称所提程序可处理多种不等间隔面板观测模式、计算简便，并提供相关参数估计及零一阶序列相关检验。
- 阅读关注点
- 应核对时间间隔如何进入误差协方差及权重、方差分量的估计步骤，以及不变检验的假设、变换群和局部备择。
- 阅读边界
- 所给 Crossref 摘要未说明回归变量外生性、缺失或抽样机制、具体渐近条件及有限样本表现，不能据此认定普遍有效。
原文摘要
This paper deals with the estimation of unequally spaced panel data regression models with AR(1) remainder disturbances. A feasible generalized least squares (GLS) procedure is proposed as a weighted least squares that can handle a wide range of unequally spaced panel data patterns. This procedure is simple to compute and provides natural estimates of the serial correlation and variance components parameters. The paper also provides a locally best invariant test for zero first-order serial correlation against positive or negative serial correlation in case of unequally spaced panel data.